本文關(guān)鍵詞：基于二型模糊集合理論的交通流長(zhǎng)時(shí)預(yù)測(cè)方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著交通流數(shù)據(jù)檢測(cè)技術(shù)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)的迅猛發(fā)展,如何有效地處理海量交通流數(shù)據(jù)成為廣大學(xué)者研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)。在交通流數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域中,交通流長(zhǎng)時(shí)預(yù)測(cè)對(duì)交通管理和規(guī)劃有著重要的研究意義。本文引入二型模糊集合方法,利用該方法對(duì)不確定性和隨機(jī)性數(shù)據(jù)突出的處理能力、容錯(cuò)能力,對(duì)城市道路交通流實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并完成交通流長(zhǎng)時(shí)預(yù)測(cè),為交通管理和規(guī)劃奠定良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。本文的研究工作主要有以下幾個(gè)方面：首先,提出了一個(gè)基于區(qū)間二型模糊集合的交通流長(zhǎng)時(shí)預(yù)測(cè)框架及其實(shí)現(xiàn)方法,用于預(yù)測(cè)未來一天的交通流數(shù)據(jù)。該框架分為三個(gè)模塊：交通流數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、二型模糊化模塊和交通流數(shù)據(jù)長(zhǎng)時(shí)預(yù)測(cè)模塊。其次,結(jié)合二型模糊集區(qū)間輸入數(shù)據(jù)需要,創(chuàng)新性地引入置信區(qū)間概念,應(yīng)用中心極限定理,實(shí)現(xiàn)了區(qū)間二型模糊集合在交通流數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域中的應(yīng)用。第中心極限定理將交通流由點(diǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成置信區(qū)間,在滿足區(qū)間二型模糊集輸入數(shù)據(jù)的前提下,有效提取了交通流數(shù)據(jù)特征。第二,由于區(qū)間二型模糊集合理論具有處理不確定性和隨機(jī)性時(shí)間序列數(shù)據(jù)的能力,本文構(gòu)建了基于區(qū)間算法的交通流預(yù)測(cè)框架,對(duì)不確定的交通流數(shù)據(jù)進(jìn)行了確定的描述。第三,該框架應(yīng)用了中心極限定理和區(qū)間算法的合理性判別、并運(yùn)算等方法,具有很好的容錯(cuò)能力,無需清洗原始數(shù)據(jù)。最后,基于交通流實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的仿真實(shí)驗(yàn)說明實(shí)現(xiàn)方法的可行性和有效性,其預(yù)測(cè)誤差隨著時(shí)間的推移穩(wěn)定在較低的水平。本文所用的交通流長(zhǎng)時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果是由上限預(yù)測(cè)曲線和下限預(yù)測(cè)曲線包圍形成的一個(gè)區(qū)域,其給出了交通流的可能變化范圍,這是傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法無法做到的。此外,本文討論了長(zhǎng)時(shí)預(yù)測(cè)框架中比例因子和濾波方法對(duì)結(jié)果的影響。
【關(guān)鍵詞】：交通流預(yù)測(cè) 區(qū)間二型模糊集合 區(qū)間算法 中心極限定理 置信區(qū)間
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U491.14
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-14
• 1.1 研究背景11
• 1.2 課題研究意義11-12
• 1.3 研究?jī)?nèi)容和論文結(jié)構(gòu)12-13
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容12-13
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)13
• 1.4 本章小結(jié)13-14
• 2 交通流預(yù)測(cè)問題研究綜述14-21
• 2.1 引言14
• 2.2 基于模型的動(dòng)態(tài)交通分配14-16
• 2.2.1 動(dòng)態(tài)交通分配分類14-15
• 2.2.2 存在的問題15-16
• 2.3 基于數(shù)據(jù)的交通流預(yù)測(cè)16-20
• 2.3.1 短時(shí)預(yù)測(cè)16-19
• 2.3.2 長(zhǎng)時(shí)預(yù)測(cè)19-20
• 2.4 本章小結(jié)20-21
• 3 二型模糊集合理論概述21-29
• 3.1 引言21
• 3.2 不同集合定義21-25
• 3.2.1 一型模糊集合21-22
• 3.2.2 區(qū)間值模糊集合22
• 3.2.3 二型模糊集合22-24
• 3.2.4 區(qū)間二型模糊集合24-25
• 3.3 區(qū)間二型模糊集合概念25-27
• 3.3.1 不確定軌跡25-26
• 3.3.2 二型模糊集合示例26-27
• 3.4 本章小結(jié)27-29
• 4 交通流長(zhǎng)時(shí)預(yù)測(cè)框架的提出及其實(shí)現(xiàn)方法29-38
• 4.1 交通流長(zhǎng)時(shí)預(yù)測(cè)框架簡(jiǎn)介29-30
• 4.2 交通流數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊30-33
• 4.2.1 濾波31
• 4.2.2 交通流數(shù)據(jù)的置信區(qū)間描述31-33
• 4.3 二型模糊化模塊33-36
• 4.3.1 模糊化算法33-34
• 4.3.2 區(qū)間算法數(shù)據(jù)部分34-35
• 4.3.3 區(qū)間算法模糊集部分35-36
• 4.4 交通流數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模塊36
• 4.5 預(yù)測(cè)框架誤差分析方法36-37
• 4.6 本章小結(jié)37-38
• 5 交通流長(zhǎng)時(shí)預(yù)測(cè)仿真實(shí)驗(yàn)38-47
• 5.1 預(yù)處理模塊仿真實(shí)驗(yàn)38-40
• 5.2 二型模糊化模塊仿真實(shí)驗(yàn)40-42
• 5.2.1 歸十化40
• 5.2.2 區(qū)間算法數(shù)據(jù)部分40-41
• 5.2.3 區(qū)間算法模糊集部分41-42
• 5.3 預(yù)測(cè)模塊仿真實(shí)驗(yàn)42-43
• 5.4 預(yù)測(cè)框架誤差分析43-46
• 5.5 本章小結(jié)46-47
• 6 敏感參數(shù)分析47-60
• 6.1 引言47
• 6.2 比例因子取值研究47-51
• 6.2.1 比例因子對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果誤差的影響48-49
• 6.2.2 比例因子與重心曲線的關(guān)系49-51
• 6.3 濾波方法研究51-58
• 6.3.1 濾波簡(jiǎn)介51-52
• 6.3.2 數(shù)字濾波器52
• 6.3.3 不同濾波方法對(duì)長(zhǎng)時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響52-58
• 6.4 本章小結(jié)58-60
• 7 結(jié)論60-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 圖索引66-67
• FIGURE INDEX67-69
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果69-71
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集71

【相似文獻(xiàn)】

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